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MASA Framework - 整体设计思路

源起 年初我们在找一款框架,希望它有如下几个特点: 学习成本低 只需要学.Net每年主推的技术栈和业务特性必须支持的中间件,给开发同学减负,只需要专注业务就好 个人见解:一款好用的框架应该是补充,而不是颠覆或过度创新 对扩展开放 可以按照业务需求任意调整依赖实现,而不被捆绑在一个架构思路上 功能强大却不限制架构,从单体到SOA再到微服务都可以适应 因为一个系统中总有复杂的也有简单的,最好能全面覆盖我们的业务场景 行业不限 既能支持传统行业的业务特殊性,又可以支持互联网行业的高并发特性 稳定性 有严格的测试标准,用起来更安心 契机 在我们做技术选型的时候,对Dapr的研究越深入,对我们想要做的事情就越清晰 站在Dapr的设计上我们找到了一个平衡点,Mecha 可以看下这篇文章(Mecha:将Mesh进行到底):https://skyao.io/talk/202004-mecha-mesh-through-to-the-end/ Mecha的特性 Mecha是通用的,高度可配置的,可重用的组件,提供分布式原语作为现成的能力 Mecha 可以与单个Micrologic组件一起部署(Sidec...

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上篇文章提到固定时间窗口限流无法处理突然请求洪峰情况,本文讲述的令牌桶线路算法则可以比较好的处理此场景。 工作原理 单位时间按照一定速率匀速的生产 token 放入桶内,直到达到桶容量上限。 处理请求,每次尝试获取一个或多个令牌,如果拿到则处理请求,失败则拒绝请求。 优缺点 优点 可以有效处理瞬间的突发流量,桶内存量 token 即可作为流量缓冲区平滑处理突发流量。 缺点 实现较为复杂。 代码实现 core/limit/tokenlimit.go 分布式环境下考虑使用 redis 作为桶和令牌的存储容器,采用 lua 脚本实现整个算法流程。 redis lua 脚本 -- 每秒生成token数量即token生成速度 local rate = tonumber(ARGV[1]) -- 桶容量 local capacity = tonumber(ARGV[2]) -- 当前时间戳 local now = tonumber(ARGV[3]) -- 当前请求token数量 local requested = tonumber(ARGV[4]) -- 需要多少秒才能填满桶 local fill_...

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